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针对特征选择中降维效果与分类精度间的矛盾，通过分析传统的特征选择方法中的优点和不足，结合佳点集遗传算法的思想和K最近邻简单有效的分类特性，提出了基于佳点集遗传算法的特征选择方法。该算法对特征子集采用佳点集遗传算法进行随机搜索，并采用K近邻的分类错误率作为评价指标．淘汰不好的特征子集，保存较优的特征子集。通过实验比较看出，该算法可以有效地找出具有较高分类精度的特征子集，降维效果良好，具有较好的特征子集选择能力。